| | | Python函數式編程(第2版) | 該商品所屬分類:圖書 -> | 【市場價】 | 408-592元 | 【優惠價】 | 255-370元 | 【作者】 | 史蒂文·洛特 | 【出版社】 | 人民郵電出版社 | 【ISBN】 | 9787115520173 | 【折扣說明】 | 一次購物滿999元台幣免運費+贈品 一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品 一次購物滿3000元台幣92折+免運費+贈品 一次購物滿4000元台幣88折+免運費+贈品
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出版社:人民郵電出版社 ISBN:9787115520173 商品編碼:60770097585 品牌:文軒 出版時間:2019-10-01 代碼:79 作者:史蒂文·洛特
"![](https://img10.360buyimg.com/imgzone/jfs/t1/83303/21/22272/435579/635b88d3E0959319c/4f77b69fb6459523.png)
![](http://img14.360buyimg.com/cms/jfs/t1/203358/9/26405/134589/62f4a34cEcdefae53/84e082ed3b03dbc0.jpg) 作 者:(美)史蒂文·洛特(Steven F.Lott) 著 李超,陳文浩 譯 定 價:79 出 版 社:人民郵電出版社 出版日期:2019年10月01日 頁 數:275 裝 幀:平裝 ISBN:9787115520173 ●前言 第1章函數式編程概述1 1.1編程範式1 1.2細分過程範式2 1.2.1使用函數式範式3 1.2.2使用混合範式5 1.2.3對像的創建過程6 1.2.4烏龜塔7 1.3函數式編程經典示例7 1.4EDA10 1.5小結10 第2章函數式編程的特點11 2.1頭等函數11 2.1.1純函數12 2.1.2高階函數13 2.2不可變數據結構13 2.3嚴格求值與非嚴格求值14 2.4用遞歸代替循環語句16 2.5函數類型繫統19 2.6回到最初19 2.7幾個高級概念20 2.8小結20 第3章函數、迭代器和生成器22 3.1編寫純函數23 3.2函數作為頭等對像24 3.3使用字符串25 3.組組26 3.4.1使用生成器表達式27 3.4.2生成器的局限30 3.4.3組合生成器表達式31 3.5使用生成器函數清洗原始數據31 3.6使用列表、字典和set33 3.6.1使用狀態映射36 3.6.2使用bisect模塊創建映射37 3.6.3使用有狀態的set38 3.7小結39 第4章使用集合40 4.1函數分類概覽40 4.2使用可迭代對像41 4.2.1解析XML文件42 4.2.2使用高級方法解析文件43 4.2.3組素45 4.2.4顯式使用iter()函數47 4.2.5擴展簡單循環48 4.2.6將生成器表達式應用於標量函數51 4.2.7用any()函數和all()函數進行歸約52 4.2.8使用len()和sum()54 4.2.9使用彙總和計數進行統計分析54 4.3使用zip()函數實現結構化和平鋪序列56 4.3.1將壓縮序列解壓58 4.3.2平鋪序列58 4.3.3結構化一維序列59 4.3.4結構化一維序列的另一種方式61 4.4使用reversed()函數改變順序62 4.5使用enumerate()函數包含下標值63 4.6小結63 第5章高階函數64 5.1用max()函數和min()函數尋找極值65 5.2使用Python匿名函數67 5.3lambda與lambda算子69 5.4使用map()將函數應用於集合69 5.5使用map()函數處理多個序列70 5.6使用filter()函數接收或舍棄數據72 5.7使用filter()函數檢測異常值73 5.8在iter()函數中使用哨兵值74 5.9使用sorted()函數將數據排序75 5.10編寫高階函數75 5.11編寫高階映射和過濾函數76 5.11.1拆包並映射數據77 5.11.2打包多項數據並映射79 5.11.3平鋪數據並映射80 5.11.4過濾並結構化數據81 5.12編寫生成器函數83 5.13使用可調用對像構建高階函數84 5.14設計模式回顧87 5.15小結88 第6章遞歸與歸約89 6.1簡單數值遞歸89 6.1.1實現尾調用優化90 6.1.2保持遞歸形式91 6.1.3處理復雜的尾調用優化92 6.1.4使用遞歸處理集合93 6.1.5集合的尾調用優化94 6.1.6集合的歸約與折疊:從多個到一個95 6.2group-by歸約:從多到少96 6.2.1用Counter做映射97 6.2.2用排序構建映射98 6.2.3使用鍵值分組或者分區數據99 6.2.4編寫更通用的group-by歸約102 6.2.5編寫高階歸約103 6.2.6編寫文件解析器104 6.3小結109 組處理技術110 7.組收集數據110 7.2使組收集數據112 7.3使用函數構造器創組115 7.4使組結構代替狀態類115 7.4.1賦等級值118 7.4.2用包裝代替狀態變化120 7.4.3以多次包裝代替狀態變化121 7.4.4計算斯皮爾曼等級順序相關度122 7.5多態與類型匹配123 7.6小結128 第8章itertools模塊129 8.1使用無限迭代器130 8.1.1用count()計數130 8.1.2使用實數參數計數131 8.1.3用cycle()循環迭代132 8.1.4用repeat()重復單個值134 8.2使用有限迭代器135 8.2.1用enumerate()添加序號135 8.2.2用accumulate()計算彙總值137 8.2.3用chain()組合多個迭代器138 8.2.4用groupby()切分迭代器139 8.2.5用zip_longest()和zip()合並迭代器140 8.2.6用compress()過濾140 8.2.7用islice()選取子集141 8.2.8用dropwhile()和takewhile()過濾狀態142 8.2.9基於filterfalse()和filter()的兩種過濾方法143 8.2.10將starmap()和map()應用於數據144 8.3使用tee()函數克隆迭代器145 8.4itertools模塊代碼範例146 8.5小結147 第9章高級itertools技術148 9.1笛卡兒積148 9.2對積進行歸約149 9.2.1計算距離150 9.2.2獲得所有像素和顏色152 9.2.3性能分析153 9.2.4重構問題154 9.2.5合並兩種變換155 9.3排素156 9.4生成所有組合157 9.5代碼範例159 9.6小結160 第10章functools模塊161 10.1函數工具161 10.2使用lru_cache保存已有計算結果162 10.3使用total_ordering定義類163 10.4使用partial()函數應用部分參數166 10.5使用reduce()函數歸約數據集167 10.5.1合並map()和reduce()168 10.5.2使用reduce()函數和partial()函數170 10.5.3使用map()函數和reduce()函數清洗數據170 10.5.4使用groupby()函數和reduce()函數171 10.6小結173 第11章裝飾器設計技術174 11.1作為高階函數的裝飾器174 11.2橫切關注點178 11.3復合設計178 11.4向裝飾器添加參數181 11.5實現更復雜的裝飾器183 11.6復雜設計注意事項184 11.7小結187 第12章multiprocessing和threading模塊188 12.1函數式編程和並發188 12.2並發的意義189 12.2.1邊界條件189 12.2.2進程或線程間共享資源190 12.2.3從何處受益191 12.3使用多進程池和任務191 12.3.1處理大量大型文件192 12.3.2解析日志文件之收集行數據193 12.3.3解析日志行組194 12.3.4解析Access對像的其他字段196 12.3.5過濾訪問細節199 12.3.6分析訪問細節200 12.3.7完整的分析過程201 12.4使用多進程池進行並發處理202 12.4.1使用apply()發送單個請求204 12.4.2使用map_async()、starmap_async()和starmap_async()等函數204 12.4.3更復雜的多進程架構205 12.4.4使用concurrent.futures模塊205 12.4.5使用concurrent.futures線程池206 12.4.6使用threading模塊和queue模塊206 12.4.7設計並發處理207 12.5小結208 第13章條件表達式和operator模塊209 13.1條件表達式求值210 13.1.1使用非嚴格字典規則211 13.1.2過濾True條件表達式212 13.1.3尋找匹配模式213 13.2使用operator模塊代替匿名函數214 13.3運算符的星號映射215 13.4使用operator模塊函數進行歸約217 13.5小結218 第14章PyMonad庫219 14.1下載和安裝219 14.2函數式復合和柯裡化220 14.2.1使用柯裡化的高階函數221 14.2.2避易就難的柯裡化223 14.3函數式復合和PyMonad*運算符223 14.4函子和應用型函子224 14.5單子的bind()函數和>>運算符228 14.6模擬實現單子229 14.7單子的其他特性232 14.8小結233 第15章Web服務的函數式設計方法234 15.1HTTP“請求響應”模型234 15.1.1通過cookie注入狀態236 15.1.2函數式設計的服務器考量236 15.1.3深入研究函數式視圖237 15.1.4嵌套服務237 15.2WSGI標準238 15.2.1在WSGI處理期間拋出異常240 15.2.2實用的WSGI應用程序242 15.3將Web服務定義為函數242 15.3.1創建WSGI應用程序243 15.3.2獲取原始數據245 15.3.3運用過濾器246 15.3.4序列化結果247 15.3.5序列化數據為JSON或CSV格式248 15.3.6序列化數據為XML格式249 15.3.7序列化數據為HTML250 15.4跟蹤使用情況251 15.5小結252 第16章優化與改進254 16.1記憶化和緩存254 16.2指定記憶化256 16.3尾遞歸優化257 16.4優化存儲258 16.5優化精度259 16.6案例研究:卡方決策259 16.6.1使用Counter對像過濾和約分原始數據260 16.6.2讀取彙總信息262 16.6.3Counter對像的求和計算263 16.6.4Counter對像的概率計算264 16.7計算期望值並顯示列聯表265 16.7.1計算卡方值267 16.7.2計算卡方閾值267 16.7.3計算不接近伽馬函數268 16.7.4計算接近伽馬函數270 16.7.5計算隨機分布的概率271 16.8函數式編程設計模式273 16.9小結274 Python具備函數式編程的許多核心特征,因此可以借鋻其他函數式語言的設計模式和編程技術,編寫出簡潔優雅的代碼。本書首先介紹函數式編程的一般概念及特點,然後講解迭代器、生成器表達式、內置函數、常用高階函數、遞歸與歸約、實用模塊和裝飾器的用法,以及避開Python嚴格求值順序的變通方法、Web服務設計方法和一些優化技巧。 ![](https://img10.360buyimg.com/imgzone/jfs/t1/147514/7/5440/73116/5f34a3beE3ba58783/f5b2391383f5625c.jpg)
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